Les apports de SAP S/4HANA [1/3] – Réinventer la logistique par l’exploration de la donnée

Robotics logistics and delivery service.

En migrant vers SAP S/4HANA, les gestionnaires logistiques se retrouvent plongés dans un univers logiciel complètement différent. Avec l’analyse de données placée au cœur des applicatifs et une interface entièrement repensée. De quoi remodeler le quotidien de ces utilisateurs.

Par Hyacinthe du Réau, Responsable de la Communauté de Compétences Logistique chez PASàPAS

 

Hyacinthe du Réau, Responsable de la Communauté de Compétences Logistique chez PASàPAS

La principale lacune des fonctionnalités logistiques de la génération précédente de progiciels SAP, la génération ECC 6, résidait dans la philosophie des outils proposés, résolument tournés vers la saisie de données et bien moins vers la restitution de ces informations. En réalité, l’utilisateur profitait peu de ses données, excepté au travers d’analyses prédéfinies, qui se limitaient à explorer certains axes. Avec SAP S/4HANA, l’utilisation d’une base de données In-Memory – SAP HANA – permet de travailler directement sur les données brutes, donnant à l’utilisateur toute liberté en matière d’analyse. Les axes d’exploration sont totalement laissés à sa main.

La seconde faiblesse que vient corriger SAP S/4HANA réside dans l’ergonomie de l’application. La précédente interface (GUI) datait d’il y a 20 ans environ et n’était pas facile à appréhender. Il s’agissait, par ailleurs, d’un client lourd qui n’était pas disponible sur les terminaux mobiles. Moderne et flexible, l’interface Fiori qui accompagne SAP S/4HANA vient gommer ces lacunes. Même si, pour les utilisateurs d’ECC, le passage à Fiori nécessite un accompagnement. Car si SAP GUI était difficile d’accès, cette interface se révélait par la suite efficace pour saisir des données et effectuer certaines opérations. Ces habitudes fortement ancrées expliquent pourquoi les gains de productivité que recèle SAP S/4HANA ont parfois été plus longs à atteindre qu’espéré au lancement du produit, en 2015.

 

Identifier les problèmes à traiter, bénéficier de suggestions de remédiation

Ces gains de productivité passent, par exemple, par la création d’un cockpit personnalisé, assemblé à partir de tuiles Fiori. Ces mini-applications composées d’analyses dynamiques permettent notamment à un gestionnaire MRP (Material Requirement Planning ou planification des ressources) (gestion du planning de production et des approvisionnements) de prendre connaissance immédiatement des problèmes à résoudre au cours de sa journée de travail, ce qui, dans une interface GUI, demanderait au bas mot une heure de travail. Mieux : Fiori, couplé à la puissance de calcul de HANA, va proposer à l’utilisateur des suggestions pour le traitement des problèmes qu’il rencontre, ainsi qu’une évaluation de l’efficacité de ces solutions grâce à l’intégration de fonctions de Machine Learning au cœur même de SAP S/4HANA. Et le constat dressé sur le MRP vaut aussi pour la gestion des stocks par exemple, où l’intégration des tableaux croisés dynamiques dans l’application permet aux utilisateurs de gagner énormément de temps en évitant les importations dans Excel.

Ces évolutions majeures ont un impact profond sur le quotidien des utilisateurs. Prenons le cas d’un gestionnaire de MRP. Fondamentalement, deux tâches le mobilisent au quotidien : traiter les exceptions que le MRP n’a pas su gérer (retards, cas particuliers) et prendre en charge les données de base (renseigner les fiches articles, intégrer les tailles de lot, le niveau des stocks de sécurité, etc.), un travail de fond qui va améliorer la pertinence du MRP sur le long terme. Or, dans ECC 6, deux-tiers du temps des gestionnaires était en moyenne occupé par le traitement des exceptions. En passant à SAP S/4HANA, et grâce aux cockpits personnalisés, ce ratio peut descendre à un tiers de la journée de travail. On entre donc dans un cercle vertueux où, grâce à des données de plus en plus complètes et propres, le MRP va progresser dans le traitement automatique des tâches. Réduisant ainsi le nombre d’exceptions que le gestionnaire devra traiter. Par ailleurs, la structure de SAP S/4HANA simplifie également la prise en main d’un nouveau périmètre de gestion par un utilisateur. Quelques heures de recherche suffisent. Ce qui facilite la mobilité sur les postes de gestionnaires de MRP au sein des entreprises.

 

Le Machine Learning pour anticiper les retards de livraison

Ces progrès sont appuyés par l’intégration de fonctions de Machine Learning, elles aussi tournées vers la productivité de l’utilisateur. Prenons l’exemple des approvisionnements, pour lesquels la date de livraison est une donnée critique. En se basant sur l’historique, le Machine Learning s’avère être le seul outil pertinent pour prédire un retard éventuel. Repérer la récurrence de ces risques se révélant bien trop complexe manuellement, même pour un utilisateur aguerri. Et SAP S/4HANA fournit ces prévisions directement dans l’outil de suivi de commandes, ce qui permet d’intervenir très facilement pour anticiper les difficultés. Le progiciel sait calculer le même type de probabilités en sortie d’usine, pour les retards d’expédition. Pour le gestionnaire de MRP, il s’agit là d’une information précieuse mise à sa disposition dès la saisie de la commande.

Enfin, rappelons qu’il faut considérer ces évolutions de façon dynamique. Depuis la sortie de la première version de SAP S/4HANA, en 2015, SAP enrichit sans cesse son progiciel. Dans trois directions. D’abord, le progiciel accueille progressivement de nouvelles fonctionnalités, comme une gestion d’entrepôts (Extended Warehouse Management), un module de gestion des transports, un MRP tiré par la demande (Demand Driven MRP) ou encore un simulateur (Predictive MRP). Quelques-uns de ces modules sont des portages de fonctionnalités qui existaient dans d’autres outils SAP tel que SAP SCM (Supply Chain Management), mais la plupart ont été développés spécifiquement pour SAP S/4HANA. Le second axe de développement se focalise sur l’exploitation des données, avec l’arrivée de tuiles Fiori proposant des KPIs prêts à l’emploi, l’intégration croissante de fonctions de Machine Learning ou celle de tableaux croisés dynamiques. En la matière, par rapport aux premières versions de SAP S/4HANA, le périmètre couvert par ces fonctions s’est aujourd’hui élargi à pratiquement tous les domaines du progiciel. Enfin, SAP livre régulièrement de nouvelles tuiles Fiori qui revisitent des processus entiers, en profitant de la nouvelle ergonomie.

 

Zoomer du tableau de bord à la transaction unitaire

Par exemple, le processus clef MD04 (état dynamique des stocks) a été refondu au sein de plusieurs tuiles afin d’apporter des gains de productivité. Idem pour les commandes de vente, avec une tuile qui permet de classifier les raisons de non-complétude d’une commande, puis de creuser chaque problème identifié pour lui apporter une solution appropriée.

Les nouvelles applications FIORI suivent presque toujours la même logique, consistant à partir d’un tableau de bord agrégé pour descendre par une simple série de clics à une opération ou un problème unitaire, associé à des propositions de remédiation. Une logique qui porte en elle les gains de productivité que procure SAP S/4HANA. Dans la logistique ou, plus largement, dans le fonctionnement d’ensemble de l’entreprise.

 

Rendez-vous lundi prochain pour le volet n°2 de nos avis d’experts “Les apports de SAP S/4HANA” où le thème abordé sera la trésorerie dans SAP S/4HANA !

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